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基于机器视觉的交通锥筒自动收放机的研究

基于机器视觉的交通锥筒自动收放机的研究

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作者：吴泽东陕西理工大学

学位级别：硕士

近些年,国内公路通车里程和高速公路里程屡创新高且稳居世界第一。当前国内交通维护、道路养护行业作业中,主要依靠人工收放交通锥筒,针对其存在危险性大、伤亡事故多、作业速度慢、驾驶员行车安全系数低等问题,本文通过研究小型交通锥... 详细信息

近些年,国内公路通车里程和高速公路里程屡创新高且稳居世界第一。当前国内交通维护、道路养护行业作业中,主要依靠人工收放交通锥筒,针对其存在危险性大、伤亡事故多、作业速度慢、驾驶员行车安全系数低等问题,本文通过研究小型交通锥筒自动收放机的回收与布放机构,将机器视觉与其相结合,设计研发出一种可自动识别定位交通锥筒并完成收放作业的交通锥筒自动收放机。主要研究内容包括:(1)分析与调研国内外交通锥筒自动收放机的研究现状,制定设备的升级改进方案。明确交通锥筒收放作业的关键技术指标,并运用Solid Works、Adams和Ansys软件对机构结构进行仿真、验证与优化,以保证交通锥筒自动收放机能安全、稳定与高效运行。(2)结合交通锥筒自动收放机各种作业环境,设计与试验多种目标识别定位算法。通过技术指标对比,最终使用检测精度高、速率快、部署后运行流畅的基于YOLOv5-Lite神经网络的交通锥筒识别定位算法。(3)设计与搭建交通锥筒自动收放机的控制系统,选定适合控制系统和机器视觉监测设备,以及控制系统与传感器之间的通信方式;使用Python语言编写树莓派机器视觉检测程序,利用GX Works2软件完成PLC用户程序开发,使其根据机器视觉检测到的交通锥筒坐标信息自动调整机械手姿态,从而高效、准确地收放交通锥筒。(4)模拟不同的作业条件和作业环境,进一步对交通锥筒自动收放机进行整机试验,确保机器视觉算法识别定位准确,锥筒收放动作运行高效,实现机器视觉在交通锥筒自动收放机场景中的应用。

关键词：交通锥筒自动收放机机器视觉 YOLOv5-Lite神经网络可编程控制器嵌入式设备

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